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Fast ein Jahrzehnt nachdem Geoffrey Hinton behauptete, wir sollten aufhören, Radiologen auszubilden, sind sie so beschäftigt wie eh und je.

Ein Grund dafür ist, dass KI-Systeme in realen klinischen Umgebungen häufig schlechter abschneiden als in formalen Benchmarks. Es scheint also, dass KI-Modelle "so gut sind wie" Radiologen bei der Überprüfung von Bildern, aber das sind sie tatsächlich nicht.

Aber der andere Grund ist, dass Radiologen viel mehr tun, als nur einzelne Bilder zu interpretieren. Selbst wenn wir also KI-Modelle hätten, die dies fehlerfrei tun könnten, könnte das einfach bedeuten, dass Radiologen mehr Zeit mit anderen Teilen ihrer Arbeit verbringen.

Plus! Wenn die Auswertung von Bildern dramatisch schneller und günstiger wird, bestellen Ärzte mehr Scans und Tests. Selbst wenn KI Radiologen deutlich effizienter macht, bedeutet das nicht unbedingt, dass weniger Radiologen benötigt werden.

@ckk81 Aber allgemein hängt es davon ab, welche Frage du stellst. Wenn es in Zukunft einen Job namens "Radiologe" geben wird, der weitgehend dasselbe Wissen und dieselbe Ausbildung erfordert, wäre es dumm, die Ausbildung von Radiologen zu stoppen, nur weil sich die genauen Aufgaben, die sie ausführen, ändern werden.
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